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title: 🛸 AI资源
description: A comprehensive list of tools, blogs, books, and courses related to AI and LLMs, with recommendations and reviews.
keywords: [AI resources, tools, blogs, books, courses, LLMs, machine learning]
slug: /recommendations
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import ConfettiTrigger from '@site/src/components/ConfettiTrigger';

# 🛸 Additional Resources

> 欢迎爆料 learnprompt2023@gmail.com

###  🧰 Tools

1. [JetBrains 系列全家桶激活服务器 (每日更新)](https://jetbrains.asiones.com/?utm_source=Newsletter&utm_medium=social&utm_campaign=ai-resource-recommendation)

![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/donttal/imgbed/img/GS-Nr25bIAQsJcX.jpeg)

2. [302.ai AI超市(超多API支持)](https://carlai-all.tools302.com?region=1&confirm=true&pwd=9433)

![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/donttal/imgbed/img/302ai.png)

### 📙 Blog

1. [Fine-tuning Llama-3 to get 90% of GPT-4’s performance at a fraction of the cost](https://www.together.ai/blog/finetuning/?utm_source=Newsletter&utm_medium=social&utm_campaign=ai-resource-recommendation)

![Llama-3 70B vs GPT-4 with OpenAI API & Groq API](https://cdn.jsdelivr.net/gh/donttal/imgbed/img/maxresdefault-20240721144607191.jpg)

>推荐评分 🌟🌟🌟🌟🌟
>
>了解如何利用 Together AI 平台根据您的专有数据微调 Llama-3-8b，创建一个自定义模型，该模型的性能优于 Llama-3-70b 等领先的 OSS 替代方案，并且可与 GPT-4 等领先的闭源替代方案相媲美。

### 📚 Books

1. [LLMs-from-scratch](https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/?utm_source=Newsletter&utm_medium=social&utm_campaign=ai-resource-recommendation)

<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/donttal/imgbed/img/68747470733a2f2f73656261737469616e72617363686b612e636f6d2f696d616765732f4c4c4d732d66726f6d2d736372617463682d696d616765732f636f7665722e6a70673f313233.jpeg" style={{zoom: '50%'}} />

> 推荐评分 🌟🌟🌟🌟🌟
>
> 由 @rasbt撰写并开源的 《从零开始学习 LLM/大模型》，实战教学从零实现一个 LLM 太棒了！短时间内已经飙升 21.9K Star
>
> 目前最后一个部分已经撰写完成，讲解从零开始微调一个 LLM，包括更改 Prompt 格式、指令掩码或 LoRA 等，意味着该书籍已经完整可读！也将出版

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2. [How to Build a Career in AI](https://wordpress.deeplearning.ai/wp-content/uploads/2022/10/eBook-How-to-Build-a-Career-in-AI.pdf/)

![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/donttal/imgbed/img/GSIyuuqbgAEF2A_.jpeg)

> 推荐评分 🌟🌟🌟🌟🌟
>
> 41 页，3 大模块，11 章内容，AI/LLM 从入门到就业？🥳 吴恩达又一新书力作来了！《How to Build a Career in AI》正式开放！🔥
>
> 内容包含：
> - 找一份 AI 工作需要学什么？
> - 做哪些实践项目可以快速掌握 AI 核心知识？
> - 如何准备 AI 求职？

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3. [GenAI Handbook](https://genai-handbook.github.io/?utm_source=Newsletter&utm_medium=social&utm_campaign=ai-resource-recommendation)

![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/donttal/imgbed/img/GQWzz3qaEAEPkyR.jpeg)

> 推荐评分  🌟🌟🌟🌟🌟
>
>  汇聚自 ChatGPT 发布 18 个月以来，GenAI/LLM 领域发展和系统知识指南，分为 9 个部分，参考顶尖 Blog、论文、Youtube 或在线课程，为读者提供一个清晰的了解 GenAI 发展的脉络！

4. A2 English for Developers (Beta)

![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/donttal/imgbed/img/GTQcVirWIAAoicJ.png)

> 推荐指数 🌟🌟🌟🌟
> 这套课程对标欧洲语言水平体系（CEFR）的 A2 级，也就是初级水平，来看看它的内容： 
>
> - 学习自如应对工作第一天可能遇到的各种交流场景，比如自我介绍、与他人熟悉起来、询问午餐建议，以及向保安申请门禁卡等实用知识。  
> - 学习如何做自我介绍，比如介绍自己的职业，以及在团队会议上分享个人目标。 
> - 学习日常对话，比如谈论自己的兴趣爱好和性格，以及如何打听周围有哪些好玩的好吃的。  学习如何描述自己的工作日常和职场任务，以及如何与他人分享这些内容。  
> - 学习如何向他人介绍你参与的项目，以及如何清晰地说明你在这些项目中的具体工作。 
> - 学习如何讨论当下最热门的科技话题。 
> - 学习各种编程相关的专业术语，并学会如何在日常交流中恰当运用这些词汇。
> - 学习如何编写项目文档。 
> - 学习如何介绍项目的最新进展和未来计划。

5. [AI Cookbook](https://ai-cookbook.io/)

![AI Cookbook](https://cdn.jsdelivr.net/gh/donttal/imgbed/img/GTiFtatbMAAq0fX.jpeg)

> 推荐指数 🌟 🌟 🌟 🌟
> Databricks 出品的生成式 AI Cookbook，涵盖了理论知识和动手实验两大部分。
> 首版 Cookbook 主要针对 RAG 方向，后续更新会纳入 Agents & function calling、Prompt Engineering、Fine Tuning 和 Pre-Training

6. [machine-learning-cheat-sheet](https://github.com/soulmachine/machine-learning-cheat-sheet)

![MIT-Logo](https://cdn.jsdelivr.net/gh/donttal/imgbed/img/MIT-Logo.png)

> 推荐指数 🌟 🌟 🌟 🌟
> 麻省理工人工智能实验室  强烈推荐的 130 页机器学习备忘录清单！详细了解#MachineLearning 核心概念 🔥 目前已开源，6.7K Star ⭐️
> 非常全面！包括概率、生成式模型、高斯模型、贝叶斯统计、线性回归、逻辑回归、EM 算法、核、蒙特卡洛推理、深度学习等


### 🧑‍🏫 Courses

1. Karpathy大模型培训课 LLM101n

![LLM101n header image](https://cdn.jsdelivr.net/gh/donttal/imgbed/img/llm101n.jpg)

> 推荐评分  🌟🌟🌟🌟🌟
>
> 前Open AI 联合创始人、Tesla AI 团队负责人 Andrej Karpathy 正在创办一家人工智能教育公司 - Eureka Labs。Karpathy 说 Eureka Labs 将是一所人工智能原生学校，他在 Tesla 和 OpenAI 的工作是他全职工作/激情——教学的支线任务。第一个产品 LLM101n 承诺将是一门本科水平的课程，教学生构建自己的人工智能助手。

2. [RAG](https://parlance-labs.com/education/rag/?utm_source=Newsletter&utm_medium=social&utm_campaign=ai-resource-recommendation)

![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/donttal/imgbed/img/GSPs_50agAE9xBR.jpeg)

> 推荐评分  🌟🌟🌟🌟
>
> **Parlance Lab 发布的 RAG 系列课程，从基础知识到实战经验，视频搭配演示文件的形式，推荐观看。** 
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> **> Back to Basics for RAG** 
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> *讲师 Jo Bergum* 
>
> 课程涵盖信息检索（IR）的基础知识以及向量嵌入在检索中的失败模式，并提供避免它们的实用解决方案。 展示如何为您的数据设置简单但有效的 IR 评估，允许更快的探索和系统化的方法来提高检索准确性。 
>
> **>> Beyond the Basics of RAG** 
>
> *讲师 Ben Clavié* 
>
> 有效实施 RAG 比看起来更复杂。很少有人讨论什么使好的检索变得更好：不，cosine similarity 实际上并不是你所需要的一切。 在这个课程中，将探讨如何构建一个健壮的 RAG 流程，以及检索研究中的简单见解如何大大改善你的 RAG 努力。 我们将涵盖关键主题，如 BM25、重新排名、索引、领域特异性、超越 LGTM@few 的评估和过滤。
>
> **>>> Systematically improving RAG applications** 
>
> *讲师 Jason Liu* 
>
> 本课程介绍很简洁：讲授任何人都可以应用的方法来改进他们的 RAG 应用！

3. [LLM Twin Course: Building Your Production-Ready AI Replica](https://github.com/decodingml/llm-twin-course?tab=readme-ov-file/?utm_source=Newsletter&utm_medium=social&utm_campaign=ai-resource-recommendation)

![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/donttal/imgbed/img/GS2l4FZbgAABSxo.jpeg)

> 推荐评分  🌟🌟🌟🌟
>
> 如何构建「端到端、生产级别 LLM、RAG 和 LLMOps 系统」？
>
> - 数据：社交数据 -> ETL -> MongoDB
> - 特征： bytewax清洗、分割、向量化数据，存储qdrant_engine
> - 训练： QLora 微调、 Cometml追踪实验 
> - 推理：部署 AWS构建 RAG 系统

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